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摘要
随着人工智能等科学技术不断发展，手写数字作为最基础的图像数据集早已备受关注并且运用十分广泛，尤其相关于计算机视觉和模式识别，是机器学习深度学习方面的热点，例如汽车公车号码，邮政局数字编码，手机平板的触屏手写体输入法等。本实验打算着手研究四个不同的机器学习算法对手写数字MNIST的分类效果，分别通过KNN,SVM，卷积神经网络，多层感知机这四种算法，将他们最终的分类效果以及准确率进行对比，并总结分析每个算法的优缺点。最后经过实验结果表示，卷积神经网络算法相较于其他算法对数据集的识别分类的准确性更高。
关键词：手写数字识别，机器学习，图像分类
1引言
1.1选题背景和研究现状
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